Останні успішні покращення в MLPerf-тестах компанія NVIDIA підкреслюють її постійне панування в галузі генеративного штучного інтелекту. За допомогою графічних процесорів на основі архітектури Hopper та TensorRT-LLM, NVIDIA досягла вражаючого вдвічі збільшення продуктивності на тестах GPT-J LLM порівняно з результатами півроку тому. Ці покращення демонструють зобов’язання NVIDIA до оптимізації моделей та закріплення своєї позиції в індустрії.
Питання та Відповіді:
П: Що таке TensorRT-LLM?
В: TensorRT-LLM – це спеціалізований інструмент, розроблений NVIDIA для оптимізації завдань інференції для великих мовних моделей (LLM). Він покращує продуктивність та ефективність в генеративних застосунках штучного інтелекту.
П: Що таке тестування MLPerf?
В: MLPerf-тести – це набір стандартів в індустрії, які використовуються для оцінки продуктивності систем та моделей машинного навчання в різних галузях та завданнях.
П: Що таке структурована розрідженість?
В: Структурована розрідженість – це техніка, яка використовується для зменшення обчислень в моделях штучного інтелекту за допомогою ідентифікації та використання шаблонів розрідженості в даних. Ця методика допомагає покращити ефективність та швидкість завдань інференції.
П: Яке значення мають графічні процесори H200?
В: Графічні процесори H200 від NVIDIA мають вражаючу пропускну здатність пам’яті та продуктивність, що робить їх ідеальними для завдань, які вимагають великої кількості пам’яті в галузі генеративного штучного інтелекту та машинного навчання.
Детальнішу інформацію про досягнення NVIDIA в галузі генеративного штучного інтелекту та результати тестів MLPerf можна знайти на офіційному сайті [NVIDIA](https://www.nvidia.com).
The source of the article is from the blog lisboatv.pt